一、连续时间傅里叶级数及其性质 二、连续时间傅里叶变换及其性质 三、周期信号和非周期信号的频谱分析 四、连续时间LTI系统的频域分析 五、抽样和抽样定理

13.1 时间序列及其分解 13.2 时间序列的描述性分析 13.3 时间序列的预测程序 13.4 平稳序列的预测 13.5 趋势型序列的预测 13.6 复合型序列的分解预测

2.2 单位阶跃信号和单位冲激信号 2.3 连续时间信号的分解和连续时间信号的运算 2.4 傅里叶级数与傅里叶变换 2.5 双边拉普拉斯变换 2.6.3 线性时不变因果系统应具备的时域充要条件 2.7 抽样定理 2.9.1线性时不变因果稳定全通系统应具备的充要条件

4.1 非周期信号的表示：连续时间傅里叶变换(CFT) 4.2 周期信号的傅里叶变换 4.3 连续时间傅里叶变换性质 线性 时移 共轭及共轭对称性 微分与积分 时间与频率的尺度变换 对偶性 帕斯瓦尔定理 4.4 卷积性质 4.5 相乘性质 4.6 傅里叶变换性质和傅里叶变换对列表 4.7 由线性常系数微分方程表征的系统

§1 确定性时间序列分析方法概述 §2 移动平均法 §3 指数平滑法 §4 差分指数平滑法 §5 自适应滤波法 §6 趋势外推预测方法 §7 平稳时间序列模型 §8 ARMA 模型的特性 §9 时间序列建模的基本步骤

◼ 13.1 时间序列及其成分 ◼ 13.2 时间序列的描述性分析 ◼ 13.3 时间序列的预测程序 ◼ 13.4 平稳序列的预测 ◼ 13.5 趋势型序列的预测 ◼ 13.6 复合型序列的分解预测

▪ 10.1 时间序列分解 ▪ 10.2 长期趋势分析 ▪ 10.3 季节变动分析 ▪ 10.4 循环波动分析 ▪ 10.5 时间序列的自相关分析 ▪ 10.6 时间序列的动态分析指标 ▪ 10.7 景气循环分析

一、绪论 1.1 什么是时间序列模型 1.2 时间序列分析在经济分析中的作用 1.3 时间序列分析简明发展史 二、基础理论篇 三、基本应用篇

1. 了解时间序列分析的概念。 2. 熟知时间序列分析的基本原理。 3. 掌握一种时间序列分析方法

1. 连续时间傅立叶变换; 2. 傅立叶级数与傅立叶变换之间的关系; 3. 傅立叶变换的性质; 4. 系统的频率响应及系统的频域分析； 4.0 引言 Introduction 4.1 非周期信号的表示——连续时间傅立叶变换 4.2 周期信号的傅立叶变换 4.3 连续时间傅立叶变换的性质 4.4 卷积性质 The Convolution Property 4.5 相乘性质 The Multiplication Property 4.7 由线性常系数微分方程表征的系统 4.8 小结 Summary